Datakiss

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Entretien avec Rémi Ginoux, Barilla

 

Bonjour Rémi Ginoux, pourriez-vous vous présenter et nous dire quelle est votre fonction chez Barilla?

Bonjour, je suis Rémi Ginoux et j’occupe la fonction de sales support manager chez Barilla.

Le sales support, c’est une équipe de six personnes au niveau du field, donc une petite équipe dans la plus grosse équipe. On a pour mission de coordonner la stratégie et de redescendre les bonnes priorités aux équipes terrain et également de suivre le pilotage des KPI, notamment notre ROI. C’est ce qui fait que j’ai copiloté le déploiement de notre sectorisation de 2022.

Barilla pour parler de l’entreprise, c’est une entreprise multi catégories, leader sur ses marchés, présente avec Harrys sur le pain de mie, Barilla sur les pâtes et les sauces et Wasa et Molino Bianco. 

 

Quelle est votre organisation force de vente ?

Nous avons 94 vendeurs qui sont répartis en douze régions. Ensuite, il y a deux responsables de zone
qui reportent à une directrice des ventes en plus du sales support, ça fait une équipe de 116 personnes.

A quels problèmes avez-vous souhaité répondre en faisant appel à Datakiss ?

L’objectif était d’updater notre pression commerciale parce que la précédente sectorisation datait de 2018. Donc nécessairement, il y avait des ajustements à mener parce que les magasins ouvrent, ferment, s’agrandissent. Les enseignes gagnent, ou perdent de la part de marché.

Certains channels se sont développés, notamment post Covid. Je pense au drive et à la proxi. Bref, il fallait qu’on adapte en fait notre force de frappe au terrain de jeu de 2022.

Ensuite, au niveau de l’interne, on avait pour objectif d’équilibrer les charges de travail entre les 94 vendeurs, de revoir aussi l’organisation des régions de manière à ce qu’il y ait une homogénéité, un potentiel Chiffre d’affaires en quatre catégories et non de people.

On a mené une étude chez nous sur les poches de croissance qu’on pouvait exploiter pour notre future sectorisation. On a arrêté ensuite, avec Datakiss et Nielsen, un rétroplanning. Et puis il y a la livraison d’un ranking
de nos magasins par Nielsen. Datakiss nous a fourni un scénario zéro qui était notre base de travail sur lequel nous avons œuvré d’abord avec Datakiss pour déterminer les contours des futures régions, secteurs et zones de 2022.

 

Derrière, nous avons fait un workshop avec tous les managers de région de manière à adapter finalement chaque contour à la réalité du terrain et tenir compte des recommandations de chacun. Parce que la connaissance terrain reste au niveau manager field au vu du futur déploiement.

Comment s’est déroulé le projet avec Datakiss ?

Le projet s’est extrêmement bien déroulé. On est ravis de notre collaboration et toutes les équipes qui ont pu travailler avec Datakiss en interne le sont parce qu’il n’y a pas que le chef des ventes qui a travaillé avec Datakiss, les DR et les chefs de secteur aussi. De par la dimension collaborative des équipes, parce que la dimension humaine est clé dans le projet, les équipes sont au service d’un outil Datakiss hyper puissant en termes de sectorisation.

C’est un outil qui permet de poser un diagnostic qui tient compte du routing, qui est le reflet du temps de travail des équipes avec des fréquences, avec des points de vente ciblés. Cela nous a aussi permis, une fois le diagnostic posé, d’arriver à une première recommandation qu’on a affiné dans un second temps avec les directeurs régionaux. Les directeurs régionaux ont été impliqués dans le projet pour apporter leur expertise terrain. Et ils ont eu des interactions. On a eu des interactions en live avec Datakiss et, dans un troisième temps, les chefs de secteur ont aussi pu faire le fine tuning nécessaire par rapport à leurs connaissances des points de vente.

Quels sont les bénéfices récoltés de l’usage de Territory Planning ?

Le résultat in fine, c’est qu’on couvre mieux nos points de vente. On a gagné cinq points de DV en termes de couverture. On visite également plus de magasins, des channels qu’on visitait pas forcément ou pas
assez bien.

 

On a mieux équilibré la charge entre nos nos vendeurs, nos people entre régions. Le Territory Planning nous a permis aussi d’avoir une picture extrêmement claire sur la charge. Bien sûr, je l’ai dit, mais également qu’est-ce qui compose cette charge de travail au niveau du secteur ? Est-ce que c’est le face à face ? Le temps que je passe en clientèle ou mon routage, qui est le temps finalement que j’utilise à me déplacer entre mon domicile, mon
magasin un, deux, trois, quatre et le retour chez moi.

Recommanderiez-vous Datakiss à une autre Direction Nationale de Ventes ?

Je dirais que Datakiss est un outil incontournable pour l’établissement d’une charge commerciale, parce que l’algorithme sur lequel on vient s’ajouter est extrêmement réactif dans le sens où on a cette capacité en fait à avoir tous les KPI en temps réel sur les modifications qu’on fait, sur la charge de travail bien entendu, mais également sur le routage et sur le face à face, le face à face étant le temps qu’on passe en clientèle.

Le routage étant le temps qu’on passe entre le déplacement du domicile du CS avec le magasin un, deux, trois, quatre et jusqu’au retour au domicile du CS.

Datakiss a aussi eu cette capacité à nous proposer des solutions aux problématiques posées et d’autres problématiques qu’on a découvertes finalement, au fil de la conduite du projet et nous proposer des
solutions qu’on a implémentées et auxquelles nous n’aurions pas pu penser finalement.

 

Et puis, en synthèse, je dirais aussi que Datakiss, de par son expertise, a cette capacité à dialoguer avec toutes les parties prenantes pour proposer des solutions. Ça, j’en ai parlé et bien sûr nous accompagner du point zéro jusqu’au développement commercial.

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